一种判断小区受干扰程度的方法和装置与流程

本发明涉及无线通信技术，特别是指一种判断小区受干扰程度的方法和装置。

背景技术：

随着无线通信的快速发展，尤其是数据业务的爆发式发展，对网络覆盖和容量的要求越来越高。为此，运营商投入巨资，部署了大量各种制式的无线网络，小区半径也越来越小，天线资源的复用情况也越来越多。在这种情况下，网络底噪不断抬升，系统间干扰问题也日趋严重。以分时长期演进(TD-LTE，Time Division Long Term Evolution)系统为例，中国移动拥有F频段的1880-1900MHz这部分频率，由于频率所处位置特殊，F频段系统与DCS1800、GSM900、PHS和CDMA2000/WCDMA系统间存在着干扰，其频谱位置如图1所示。

网络中存在一些位于F频段的非法干扰器，此类干扰器不能区分上下行时隙，在全时隙内发射干扰信号，因此会对基站上行造成明显干扰，影响覆盖区域内所有用户的上行通信质量。另外，用户私自安装的直放站，由于其射频指标较差，噪底过高，经常也会影响到基站的上行通信。

除了上述的系统外干扰，由于系统内用户数目增多，上行底噪也会抬高，因为是同频组网，周边小区的上行信号对本小区都是干扰，用户量增多之后，本小区整体底噪抬升。或者由于有越区覆盖的情况，也会造成本小区底噪抬升，终端在本小区的地理位置接入到其他服务小区，由于距离其他服务小区远，因此发射功率大，对本小区的底噪造成抬升。

目前对于受干扰小区进行排序主要是依据上行底噪的绝对值，判断条件单一，不能同时结合KPI指标、业务速率、用户投诉、干扰解决难易程度以及同样干扰在不同时间体现的重要程度等各种因素，没有从客户感知的角度来判断。

技术实现要素：

本发明实施例要解决的技术问题是提供一种判断小区受干扰程度的方法和装置，对受干扰小区进行排序，按照优先级顺序依次解决小区受到的干扰。

为解决上述技术问题，本发明实施例提供一种判断小区受干扰程度的方法，方法包括：

设定工作周期，在工作周期内，收集分析区域内的所有受干扰小区的相关信息；

对每一个信息进行归一化，对每一个信息设置一个贡献系数和判决系数，贡献系数表示该信息对受干扰程度的贡献，判决系数用以控制一种信息能否对受干扰程度产生影响；

计算出每一个小区的总体的受干扰程度所对应的受干扰程度数值；

把分析区域内的所有小区按照受干扰程度数值进行排列，依次解决小区受到的干扰。

在一个优选实施例中，相关信息包括如下至少一种信息：

受干扰小区的底噪水平，

受干扰小区的吞吐量，

受干扰小区的投诉量，

受干扰小区的网络KPI指标，

受干扰小区的干扰源类型，

受干扰小区的干扰源处理难易程度，以及

受干扰小区的工作参数。

在一个优选实施例中，对每一个信息进行归一化包括：

每一个信息归一化后的数值的最优值为1，最差值为0，中间值采用线性插值或者对数插值。

在一个优选实施例中，对每一个信息设置一个贡献系数和判决系数包括：

每一个信息对应的贡献系数是一个小于1的数值，所有的信息对应的贡献系数之和是1。

在一个优选实施例中，对每一个信息设置一个贡献系数和判决系数还包括：

判决系数取值为1或者0，当配置一个信息的判决系数为0时，则该信息不对受干扰程度数值产生影响。

在一个优选实施例中，计算出每一个小区的总体的受干扰程度所对应的受干扰程度数值包括：

对于相关信息中的每一个信息，将该信息归一化后的数值与该信息对应的贡献系数相乘，得到该信息的乘积；

将各个乘积相加得到受干扰程度中间值；

将受干扰程度中间值与所有判决系数相乘得到受干扰程度所对应的受干扰程度数值。

一种判断小区受干扰程度的装置，包括：

收集单元，用于收集分析区域内的所有受干扰小区的相关信息；

归一化单元，用于对每一个信息进行归一化，对每一个信息设置一个贡献系数和判决系数，贡献系数表示该信息对受干扰程度的贡献，判决系数用以控制一种信息能否对受干扰程度产生影响；

计算单元，用于根据归一化后的每一个信息的数值计算出每一个小区的总体的受干扰程度所对应的受干扰程度数值。

在一个优选实施例中，装置还包括：

排列单元，用于将分析区域内的所有小区按照受干扰程度数值进行排列，依次解决小区受到的干扰。

在一个优选实施例中，归一化单元包括：

归一化计算模块，用于设置每一个信息归一化后的数值的最优值为1，最差值为0，中间值采用线性插值或者对数插值；

贡献系数模块，用于设置每一个信息对应的贡献系数是一个小于1的数值，所有的信息对应的贡献系数之和是1；

判决模块，用于设置判决系数取值为1或者0，当配置一个信息的判决系数为0时，则该信息不对受干扰程度数值产生影响。

在一个优选实施例中，计算单元包括：

受干扰程度模块，用于对于相关信息中的每一个信息，将该信息归一化后的数值与该信息对应的贡献系数相乘，得到该信息的乘积；

将各个乘积相加得到受干扰程度中间值；

将受干扰程度中间值与所有判决系数相乘得到受干扰程度所对应的受干扰程度数值。

与现有技术相比，本发明实施例提供的，至少具有以下有益效果：对受到干扰的小区，按照受干扰严重程度进行排序，不仅从技术的角度来判断受干扰程度，而且兼顾了客户的感知和应用体验。

附图说明

图1为F频段频谱位置的示意图；

图2为一种判断小区受干扰程度的方法流程示意图；

图3为处理受干扰小区的流程示意图。

具体实施方式

为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。在下面的描述中，提供诸如具体的配置和组件的特定细节仅仅是为了帮助全面理解本发明的实施例。因此，本领域技术人员应该清楚，可以对这里描述的实施例进行各种改变和修改而不脱离本发明的范围和精神。另外，为了清楚和简洁，省略了对已知功能和构造的描述。

中国移动目前已部署了110万基站，预计未来可达140万。基站数目众多，其中受到干扰的基站数目也会很多，为了提升网络质量，需要解决这些受干扰小区。现有判断小区受干扰严重性的方法，通常是使用基站上报的干扰的绝对值来进行排序。这只是从技术的角度来判断受干扰程度，而没有从客户感知的角度来判断。例如，有些小区虽然干扰很高，但由于用户量很少，用户感知不明显；而某些小区干扰虽然不是很高，但用户量密集，用户感知明显，这样的话，按传统的方法，第一类小区受干扰程度会被排在前面，而从综合角度看，第二类小区应该排在前面。

本发明实施例中，需要对受到干扰的小区按照严重程度进行排序，按照一定的顺序解决干扰。

本发明实施例提供一种判断小区受干扰程度的方法，如图2所示，方法包括：

步骤201，收集分析区域内的所有受干扰小区的相关信息；

步骤202，对每一个信息进行归一化，对每一个信息设置一个贡献系数和判决系数，贡献系数表示该信息对受干扰程度的贡献，判决系数用以控制一种信息能否对受干扰程度产生影响；

步骤203，根据归一化后的每一个信息的数值计算出每一个小区的总体的受干扰程度所对应的受干扰程度数值。

应用本发明实施例所提供的技术，对受到干扰的小区，计算出总体的受干扰程度数值，按照受干扰严重程度进行排序，不仅从技术的角度来判断受干扰程度，而且兼顾了客户的感知和应用体验。

在一个优选实施例中，还包括：

把分析区域内的所有小区按照受干扰程度数值进行排列，依次解决小区受到的干扰。

在一个优选实施例中，工作周期是一天，即24个小时。

以天为单位，收集受干扰小区所有的相关信息，相关信息包括如下至少一种信息：

受干扰小区的底噪水平，

受干扰小区的吞吐量，即上下行吞吐量，

受干扰小区的投诉量，即客户投诉情况，

受干扰小区的网络KPI指标-切换失败率，掉话率，接通成功率，……，

受干扰小区的疑似干扰源，经过初步分析，明确干扰源是什么，容易处理的干扰源为最优，最难处理的干扰源为最差，

受干扰小区的干扰源处理难易程度，

受干扰小区的各个工作参数，包括站址位置，天线高度，共站情况等。

在一个优选实施例中，每一个信息归一化后的数值的最优值为1，最差值为0，两者之间的中间值采用线性插值或者对数插值。

具体地，对受干扰小区的底噪水平进行归一化：-117dBm/RB为理论噪底，记为最优值1；-60dBm/RB是基站接收机可以承受的最大电平，记为最差值0，处于-117dBm～-60dBm之间的干扰强度按照线性插值即可得到。

对受干扰小区投诉量进行归一化：月均投诉量0，记为最优值1，月均投诉量达到运营商最高要求，例如10，记为0，剩余投诉量按照线性插值即可，如果投诉量超过了运营商的最大值，可以往下继续插值，例如有20个投诉，那么该值为-1。

对干扰源处理难易程度进行归一化：对于容易解决的移动内部自己的干扰，例如DCS1800对TD-LTE的杂散干扰，记为0，对于其他运营商带来的干扰，例如电信联通FDD-LTE对TD-LTE的阻塞干扰，记为0.5，对于较难处理的外部干扰源，例如干扰器、私装直放站等，记为1。

贡献系数表示一种信息对受干扰程度的贡献，判决系数提供了控制一种信息(因素)能否对最终结果产生影响。其中，初始设置的贡献系数可以是为每一个信息平均分配，或者根据经验来设定每一个信息的贡献系数。在一个优选实施例中，对每一个信息设置一个贡献系数和判决系数包括：

所有的贡献系数之和是1，例如，设置干扰强度贡献系数是0.4，受干扰小区吞吐量贡献系数是0.1，……..，干扰小区难易处理程度0.1，如此，所有的贡献系数之和是归一值1；

假设不同信息(因素)的贡献系数为a，b，……，x，那么有a+b+，……..+x＝1。

在一个优选实施例中，对每一个信息设置一个贡献系数和判决系数还包括：

判决系数取值为1或者0，每一个信息都有一个判决系数，起到一票否定的作用；例如某一个小区处理起来过于困难，导致无法处理该小区，则可以设定判决系数是0，这通常是由于小区附近的外在不可测因素所导致的。

该判决系数提供了一种提高某种因素的概率，在常规情况下，各项指标的判决系数均未到1，但是，在某些特定情况下，例如，要求无论干扰源来自哪里，必须处理干扰小区，这时就对干扰源处理难易程度前配置判决系数为0，这样，干扰源处理难易程度这一因素就不影响最后的结果；

该判决系数主要提供了一个操作的灵活性。可以满足一些特定临时的需求。

在一个优选实施例中，计算出每一个小区的总体的受干扰程度所对应的受干扰程度数值包括：

对于相关信息中的每一个信息，将该信息归一化后的数值与该信息对应的贡献系数相乘，得到该信息的乘积；

将各个乘积相加得到受干扰程度中间值；

将受干扰程度中间值与所有判决系数相乘得到受干扰程度所对应的受干扰程度数值。

受干扰程度＝(受干扰小区的底噪水平*贡献系数a+受干扰小区吞吐量归一值*贡献系数b+受干扰小区的投诉量*贡献系数c+受干扰小区KPI指标1的归一值*贡献系数d+……+受干扰小区KPI指标n的归一值*贡献系数n+受干扰小区的疑似干扰源*贡献系数(n+1)+受干扰小区的疑似干扰源归一值*贡献系数(n+2)+受干扰小区的干扰源处理难易程度*贡献系数(n+3)+受干扰小区工作参数1的归一值*贡献系数(n+4)+……+受干扰小区工作参数*贡献系数m)*判决系数1*判决系数2.…*判决系数n.…*判决系数m。

绝大数情况下判决系数是1，只有不需要解决小区受到的干扰的情况下判决系数才变成0。

每一个小区都按照上述公式进行计算，这样每一个小区都可以得到一个总体的受干扰程度数值，并把所分析区域内的所有小区进行排列。

在一个优选实施例中，更改工作周期，包括：

设置工作周期以周为单位；重新收集受干扰小区的信息。

然后七天，每一天都给一个时间系数，再统计一周的干扰情况；不同区域每一天的时间价值不相等，因而时间系数就不同。

例如，对于写字楼区域，周一到周五因为用户多，时间系数给的高一些，周六、周日休息日因为用户少，时间系数给的低一些；学校区域，寒暑假的月份权值低，其余月份权值高。

以周或者月为单位，是针对不同的统计周期的，周期越长，统计准确性越高。

在一个优选实施例中，更改工作周期，包括：以月为单位，重新收集受干扰小区的信息。然后一个月，每天都给一个时间系数，再统计一个月的干扰情况。

在一个应用场景中，在收集了受干扰小区的信息之后，如图3所示，包括：

步骤301，对每一个信息设置一个贡献系数的初值，设置贡献系数的初值的方法有多种，可以取平均值，例如有10个因素，为每个因素取平均值0.1；或者依据经验来设定初值。

步骤302，以计数器的数值的总和最低为调整目标，调整贡献系数数值。

步骤303，使用此时的贡献系数计算出一个小区的总体的受干扰程度所对应的受干扰程度数值。

步骤304，对所有小区按照受干扰程度数值排序。

步骤305，按照排序结果，依次处理各个小区受到的干扰。

在一个优选实施例中，每一个小区均有一个计数器；如果排名第n的小区没有处理成功，并且排名在第n的小区后面的小区中如有一个处理成功，则排名第n的小区的计数器的数值加1，这样按照计数器的值的从高到低对小区进行排列。

步骤306，累加各个计数器的数值，得到所有计数器的数值总和。

根据处理结果，如果所有计数器的数值总和不是最低，那么转步骤302，否则转步骤307。在应用场景中，计数器的数值总和的最低值是0。

步骤307，每次现网处理干扰小区时，经过之前步骤迭代式调整贡献系数，经过多次训练，就可以得到实用的贡献系数。

本发明实施例提供一种判断小区受干扰程度的装置，包括：

收集单元，用于收集分析区域内的所有受干扰小区的相关信息；

归一化单元，用于对每一个信息进行归一化，对每一个信息设置一个贡献系数和判决系数，贡献系数表示该信息对受干扰程度的贡献，判决系数用以控制一种信息能否对受干扰程度产生影响；

计算单元，用于根据归一化后的每一个信息的数值计算出每一个小区的总体的受干扰程度所对应的受干扰程度数值。

在一个优选实施例中，还包括：

排列单元，用于将分析区域内的所有小区按照受干扰程度数值进行排列，依次解决小区受到的干扰。

在一个优选实施例中，相关信息包括：

以天为单位，收集受干扰小区所有的相关信息，相关信息包括但不限于：

受干扰小区的底噪水平，

受干扰小区的吞吐量，即上下行吞吐量，

受干扰小区的投诉量，即客户投诉情况，

受干扰小区的网络KPI指标-切换失败率，掉话率，接通成功率，……，

受干扰小区的疑似干扰源，经过初步分析，明确干扰源的具体构成，容易处理的干扰源为最优，最难处理的干扰源为最差，

受干扰小区的干扰源处理难易程度，

受干扰小区的各个工作参数，包括站址位置，天线高度，共站情况等。

在一个优选实施例中，归一化单元包括：

归一化计算模块，用于设置每一个信息归一化后的数值的最优值为1，最差值为0，中间值采用线性插值或者对数插值；

贡献系数模块，用于设置每一个信息对应的贡献系数是一个小于1的数值，所有的信息对应的贡献系数之和是1；

判决模块，用于设置判决系数取值为1或者0，当配置一个信息的判决系数为0时，则该信息不对受干扰程度数值产生影响。以受干扰小区的底噪水平为例，如果受干扰小区的底噪水平非常高，则取最优值1，如果非常低，则取最差值0，如果介于两者之间，则采用线性插值或者对数插值得到中间值。

在一个优选实施例中，计算单元包括：

受干扰程度模块，用于对于相关信息中的每一个信息，将该信息归一化后的数值与该信息对应的贡献系数相乘，得到该信息的乘积；

将各个乘积相加得到受干扰程度中间值；

将受干扰程度中间值与所有判决系数相乘得到受干扰程度所对应的受干扰程度数值。

受干扰程度＝(受干扰小区的底噪水平*贡献系数a+受干扰小区吞吐量归一值*贡献系数b+受干扰小区的投诉量*贡献系数c+受干扰小区KPI指标1的归一值*贡献系数d+……+受干扰小区KPI指标n的归一值*贡献系数n+受干扰小区的疑似干扰源*贡献系数(n+1)+受干扰小区的疑似干扰源归一值*贡献系数(n+2)+受干扰小区的干扰源处理难易程度*贡献系数(n+3)+受干扰小区工作参数1的归一值*贡献系数(n+4)+……+受干扰小区工作参数*贡献系数m)*判决系数1*判决系数2.…*判决系数n.…*判决系数m。

绝大数情况下判决系数是1，只有不需要解决小区受到的干扰的情况下判决系数才变成0。

在一个优选实施例中，还包括：

工作周期模块，用于设置工作周期以周为单位，重新收集受干扰小区的信息，每一天设置一个时间系数，再统计一周的干扰情况，不同区域每一天的时间价值不相等，因而时间系数不相等；或者

设置工作周期以月为单位，重新收集受干扰小区的信息，每一天设置一个时间系数，再统计一个月的干扰情况，不同区域每一天的时间价值不相等，因而时间系数不相等。

现有判断小区受干扰严重性的方法，通常是使用基站上报的干扰的绝对值来进行排序。这样的话，只从技术的角度来判断受干扰程度，而没有从客户感知的角度来判断。举个例子有些小区虽然干扰很高，但由于用户量很少，用户感知不明显；而某些小区干扰虽然不是很高，但用户量密集，用户感知明显，这样的话，按传统的方法，第一类小区受干扰程度会被排在前面，而从综合角度看，第二类小区应该排在前面，本申请就是解决该问题的。

应理解，说明书通篇中提到的“一个实施例”或“一实施例”意味着与实施例有关的特定特征、结构或特性包括在本发明的至少一个实施例中。因此，在整个说明书各处出现的“在一个实施例中”或“在一实施例中”未必一定指相同的实施例。此外，这些特定的特征、结构或特性可以任意适合的方式结合在一个或多个实施例中。

在本发明的各种实施例中，应理解，各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

在本申请所提供的实施例中，应理解，“与A相应的B”表示B与A相关联，根据A可以确定B。但还应理解，根据A确定B并不意味着仅仅根据A确定B，还可以根据A和/或其它信息确定B。

在本发明的实施例中，基站的形式不限，可以是宏基站(Macro Base Station)、微基站(Pico Base Station)、Node B(3G移动基站的称呼)、增强型基站(eNB)、家庭增强型基站(Femto eNB或Home eNode B或Home eNB或HeNB)、中继站、接入点、RRU(Remote Radio Unit，远端射频模块)、RRH(Remote Radio Head，射频拉远头)等。

以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。